Embedding
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개요
임베딩(Embedding)은공지능, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 기술로 사용되는 고차원 데이터를 저차원의 밀집 벡터(dense vector)로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 원시 데이터(예: 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동)의 의미적 또는 구조적 특성을 보존하면서도 계산 효율성을 높이는 데 기여합니다. 임베딩은 기계가 인간의 언어나 행동 패턴을 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 중요한 다리 역할을 합니다.
기계학습 모델은 일반적으로 숫자 형태의 입력을 필요로 하지만, 텍스트와 같은 범주형 데이터는 원래 형태로는 모델에 직접 입력하기 어렵습니다. 예를 들어, 단어 '고양이'와 '개'는 단순히 서로 다른 기호일 뿐이지만, 임베딩을 통해 이들이 동물이라는 공통 속성이나 유사한 의미적 거리를 가지도록 표현할 수 있습니다.
임베딩의 원리와 목적
차원 축소와 의미 보존
임베딩의 핵심 목적은 차원 축소(dimensionality reduction)와 의미 보존(semantic preservation)입니다. 예를 들어, 단어 집합이 10,000개라면 원-핫 인코딩(one-hot encoding)은 각 단어를 10,000차원의 희소 벡터(sparse vector)로 표현합니다. 이는 계산 비용이 크고, 단어 간 유사성을 반영하지 못합니다.
반면, 임베딩은 각 단어를 일반적으로 50~300차원의 밀집 벡터(dense vector)로 표현하며, 유사한 의미를 가진 단어들은 벡터 공간에서 가까운 위치에 배치됩니다. 예를 들어, '왕'과 '여왕'은 벡터 공간에서 비슷한 방향과 거리를 가지며, '왕 - 남자 + 여자 ≈ 여왕'과 같은 벡터 연산이 가능해집니다.
분포 가설에 기반한 접근
임베딩은 분포 가설(Distributional Hypothesis)에 기반합니다. 이 가설은 "비슷한 문맥에서 사용되는 단어는 비슷한 의미를 가진다"는 개념으로, Word2Vec, GloVe, FastText 등의 대표적인 임베딩 기법들이 이를 활용합니다.
주요 임베딩 기법
1. Word2Vec
Word2Vec은 구글이 2013년에 제안한 대표적인 단어 임베딩 기법으로, 두 가지 아키텍처를 제공합니다:
Word2Vec은 대량의 텍스트 코퍼스를 학습하여 단어 간의 의미적 관계를 효과적으로 포착합니다.
2. GloVe (Global Vectors for Word Representation)
GloVe는 스탠퍼드 대학에서 개발된 기법으로, 단어 쌍의 공출현 빈도(co-occurrence frequency)에 기반하여 임베딩을 생성합니다. Word2Vec이 지역적인 문맥 정보를 활용한다면, GloVe는 전역적인 통계 정보를 활용하여 더 안정적인 표현을 제공합니다.
3. FastText
페이스북(Facebook AI Research)에서 개발된 FastText는 단어를 구성하는 서브워드(subword) 단위(예: 접두사, 접미사, n-gram)로 분해하여 임베딩을 학습합니다. 이는 미등록 단어(OOV, Out-of-Vocabulary) 문제를 완화하고, 접두사/접미사 기반의 의미 유추에 강점을 가집니다.
4. 문장 및 문서 임베딩
단어 임베딩을 넘어서 문장이나 문서 전체를 하나의 벡터로 표현하는 기법도 존재합니다:
- Sentence-BERT(SBERT): BERT 기반의 문장 임베딩 모델로, 문장 간 유사도 계산에 최적화됨
- Doc2Vec: Word2Vec의 확장판으로, 문서 전체를 하나의 벡터로 표현
임베딩의 활용 분야
| 분야 | 활용 예시 |
|---|---|
| 자연어 처리 | 번역, 감성 분석, 질의 응답 시스템 |
| 추천 시스템 | 사용자와 아이템의 임베딩을 통해 맞춤형 추천 |
| 컴퓨터 비전 | 이미지 특징 벡터로 사용 (예: CLIP 모델) |
| 지식 그래프 | 엔티티와 관계를 벡터 공간에 임베딩 (예: TransE) |
임베딩의 평가 방법
임베딩의 품질은 다음과 같은 방법으로 평가됩니다:
- 유사도 평가: 사전에 정의된 단어 쌍의 유사도와 임베딩 간 거리의 상관관계 측정
- 유추 과제(Analogy Task): "남자 : 왕 = 여자 : ?"과 같은 유추 문제 해결 능력 평가
- 하류 과제 성능: 감성 분석, 개체명 인식 등 실제 NLP 과제에서의 성능
참고 자료
- Mikolov, T. et al. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
- Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. (2014). GloVe: Global Vectors for Word Representation
- Bojanowski, P. et al. (2017). Enriching Word Vectors with Subword Information (FastText)
- Reimers, N. & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
관련 문서
임베딩은 현대 인공지능의 기초 기술 중 하나로, 데이터의 의미를 수치적으로 표현하는 데 있어 필수적인 역할을 합니다. 지속적인 연구를 통해 더 정교하고 다의적 의미를 포착할 수 있는 임베딩 기법들이 개발되고 있으며, 이는 AI의 인간 언어 이해 능력을 크게 향상시키고 있습니다.
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